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   "source": [
    "# 2023/5/24\n",
    "## (1.1.1-1.2.3)\n",
    "### 1.1.1\n",
    "人工智能提出之初，有专家系统，决策树，归纳系统等等，这些被称为假智能，因为我们知道它是如何运算的并且得出结果的。而神经网络的出现使我们无法知道其如何计算并得出结果的，我们只知道其框架所以被称之为真智能。\n",
    "![Alt text](TIM%E5%9B%BE%E7%89%8720180827112521.png)\n",
    "如图每个圈代表一个神经元，连起来的网络称之为神经网络。\n",
    "### 1.2.1\n",
    "数据输入进神经网络都是以数学形式的数据进行输入的，比如RGB图片将会输入记录三个颜色的矩阵的特征向量，每输入的数据被称为特征值，这里的特征向量便是特征值，输入值后便会计算。还有其他数据，比如声音数据，传感器数据，都会以数学信息输入。\n",
    "### 1.2.2\n",
    "预测过程将会使用z = dot(w,x) + b公式，其中z表示结果，b表示阈值，w表示权重，x表示特征值。dot()表示会进行x，w向量相乘。\n",
    "![Alt text](20181014210626518.png)\n",
    "在设定相应的值并且输入相应的数据将会进行预测。\n",
    "sigmoid激活函数公式\n",
    "![Alt text](201810142126508048-3.png)\n",
    "图像\n",
    "![Alt text](timg-34.jpg)\n",
    "这个函数将结果规定在0-1中间，这将便于神经网络的预测。\n",
    "### 1.2.3\n",
    "损失函数（loss function）我们用预测值f(x)与真实值y的差异程度的运算，这是一个非负实值运算，其值越小，表示模型的性能越好。在学习过程中使用损失函数是为了让预测值向真实值靠拢，使模型能力越好。其中最重要的是选取最合适的损失函数。"
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